OLAP分析并不算特别的一个数据挖掘技术,什么是数据挖掘数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程,数据挖掘的定义技术层面：数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,机器学习需要数据挖掘和自然语处理的支撑,自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向,而自然语言和数据挖掘的东西都是招式,商业层面：数据挖掘是一种新的商业信息处理技术,数据挖掘的技术。

数据挖掘有哪些技巧

如今有不少的新人想要参与大数据开发领域一、数据挖掘技术的基本概念随着计算机技术的发展，各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行管理和运营，这使得企业生成、收集、存贮和处理数据的能力大大提高，数据量与日俱增。企业数据实际上是企业的经验积累，当其积累到一定程度时，必然会反映出规律性的东西。对企业来，堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。在这样的背景下，人们迫切需要新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏，使其成为有用的知识，指导企业的技术决策和经营决策，使企业在竞争中立于不败之地。另一方面，近十余年来，计算机和信息技术也有了长足的进展，产生了许多新概念和新技术，如更高性能的计算机和操作系统、因特网(intemet)、数据仓库(datawarehouse)、神经网络等等。在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下，数据挖掘技术或称KDD(KnowledgeDiscoveryinDatabases;数据库知识发现)的概念和技术就应运而生了。数据挖掘(DataMining)旨在从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。还有很多和这一术语相近似的术语,如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(DataFusion)以及决策支持等。下面介绍十种数据挖掘（Data Mining）的分析方法：1、基于历史的MBR分析（Memory-Based Reasoning；MBR）基于历史的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例（case）来预测未来案例的一些属性（attribute），通常找寻最相似的案例来做比较。记忆基础推理法中有两个主要的要素，分别为距离函数（distance function）与结合函数（combination function）。距离函数的用意在找出最相似的案例；结合函数则将相似案例的属性结合起来，以供预测之用。记忆基础推理法的优点是它容许各种型态的数 据，这些数据不需服从某些假设。另一个优点是其具备学习能力，它能藉由旧案例的学习来获取关于新案例的知识。较令人诟病的是它需要大量的历史数据，有足够 的历史数据方能做良好的预测。此外记忆基础推理法在处理上亦较为费时，不易发现最佳的距离函数与结合函数。其可应用的范围包括欺骗行为的侦测、客户反应预 测、医学诊疗、反应的归类等方面。2、购物篮分析（Market Basket Analysis）购物篮分析最主要的目的在于找出什么样的东西应该放在一起？商业上的应用在藉由顾客的购买行为来了解是什么样的顾客以及这些顾客为什么买这些产品，找出相 关的联想（association）规则，企业藉由这些规则的挖掘获得利益与建立竞争优势。举例来说，零售店可藉由此分析改变置物架上的商品排列或是设计 吸引客户的商业套餐等等。购物篮分析基本运作过程包含下列三点：（1）选择正确的品项：这里所指的正确乃是针对企业体而言，必须要在数以百计、千计品项中选择出真正有用的品项出来。（2）经由对共同发生矩阵（co-occurrence matrix）的探讨挖掘出联想规则。（3）克服实际上的限制：所选择的品项愈多，计算所耗费的资源与时间愈久（呈现指数递增），此时必须运用一些技术以降低资源与时间的损耗。购物篮分析技术可以应用在下列问题上：（1）针对信用卡购物，能够预测未来顾客可能购买什么。（2）对于电信与金融服务业而言，经由购物篮分析能够设计不同的服务组合以扩大利润。（3）保险业能藉由购物篮分析侦测出可能不寻常的投保组合并作预防。（4）对病人而言，在疗程的组合上，购物篮分析能作为是否这些疗程组合会导致并发症的判断依据。3、决策树（Decision Trees）决策树在解决归类与预测上有着极强的能力，它以法则的方式表达，而这些法则则以一连串的问题表示出来，经由不断询问问题最终能导出所需的结果。典型的决策 树顶端是一个树根，底部有许多的树叶，它将纪录分解成不同的子集，每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。此外，决策树可能有着不同的外型，例如二元 树、三元树或混和的决策树型态。4、遗传算法（Genetic Algorithm）遗传算法学习细胞演化的过程，细胞间可经由不断的选择、复制、交配、突变产生更佳的新细胞。基因算法的运作方式也很类似，它必须预先建立好一个模式，再经 由一连串类似产生新细胞过程的运作，利用适合函数（fitness function）决定所产生的后代是否与这个模式吻合，最后仅有最吻合的结果能够存活，这个程序一直运作直到此函数收敛到最佳解。基因算法在群集 （cluster）问题上有不错的表现，一般可用来辅助记忆基础推理法与类神经网络的应用。5、聚类分析（Cluster Detection）这个技术涵盖范围相当广泛，包含基因算法、类神经网络、统计学中的群集分析都有这个功能。它的目标为找出数据中以前未知的相似群体，在许许多多的分析中，刚开始都运用到群集侦测技术，以作为研究的开端。6、连接分析（Link Analysis）连接分析是以数学中之图形理论（graph theory）为基础，藉由记录之间的关系发展出一个模式，它是以关系为主体，由人与人、物与物或是人与物的关系发展出相当多的应用。例如电信服务业可藉 连结分析收集到顾客使用电话的时间与频率，进而推断顾客使用偏好为何，提出有利于公司的方案。除了电信业之外，愈来愈多的营销业者亦利用连结分析做有利于 企业的研究。7、OLAP分析（On-Line Analytic Processing；OLAP）严格说起来，OLAP分析并不算特别的一个数据挖掘技术，但是透过在线分析处理工具，使用者能更清楚的了解数据所隐藏的潜在意涵。如同一些视觉处理技术一般，透过图表或图形等方式显现，对一般人而言，感觉会更友善。这样的工具亦能辅助将数据转变成信息的目标。8、神经网络（Neural Networks）神经网络是以重复学习的方法，将一串例子交与学习，使其归纳出一足以区分的样式。若面对新的例证，神经网络即可根据其过去学习的成果归纳后，推导出新的结果，乃属于机器学习的一种。数据挖掘的相关问题也可采类神经学习的方式，其学习效果十分正确并可做预测功能。9、判别分析（Discriminant Analysis）当所遭遇问题它的因变量为定性（categorical），而自变量（预测变量）为定量（metric）时，判别分析为一非常适当之技术，通常应用在解决 分类的问题上面。若因变量由两个群体所构成，称之为双群体 —判别分析 （Two-Group Discriminant Analysis）；若由多个群体构成，则称之为多元判别分析（Multiple Discriminant Analysis；MDA）。（1） 找出预测变量的线性组合，使组间变异相对于组内变异的比值为最大，而每一个线性组合与先前已经获得的线性组合均不相关。（2） 检定各组的重心是否有差异。（3） 找出哪些预测变量具有最大的区别能力。（4） 根据新受试者的预测变量数值，将该受试者指派到某一群体。10、逻辑斯蒂回归分析（Logistic Analysis）当判别分析中群体不符合正态分布假设时，罗吉斯回归分析是一个很好的替代方法。罗吉斯回归分析并非预测事件（event）是否发生，而是预测该事件的机 率。它将自变量与因变量的关系假定是S行的形状，当自变量很小时，机率值接近为零；当自变量值慢慢增加时，机率值沿着曲线增加，增加到一定程度时，曲线协 率开始减小，故机率值介于0与1之间。

数据挖掘，机器学习，自然语言处理这三者是什么关系

　　数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。　　机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。　　它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。　　自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。　　自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。　　他们之间的关系如下：　　机器学习比较偏底层，也比较偏理论，机器学习本身不够炫酷，结合了具体的自然语言处理以及数据挖掘的问题才能炫酷。　　机器学习好像内力一 样，是一个武者的基础，而自然语言和数据挖掘的东西都是招式。如果你内功足够深厚，招式对你来说都是小意思。但机器学习同时也要求很高的数学基础。　　这三项并不是独立的选项，机器学习需要数据挖掘和自然语处理的支撑，自然语处理需要数据挖掘的支撑，数据挖掘需要大数据的支撑。最终所有的根源 都要落实在大数据上，而这一切的顶点就是人工智能。

数据挖掘的定义

技术层面：数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中、人们事先不知道的、但又潜在有用的信息和知识的过程。 商业层面：数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。 数据挖掘的任务 预测任务：根据其它属性的值预测特定（目标）属性的值，如回归、分类、异常检测。 描述任务：寻找概括数据中潜在联系的模式，如关联分析、演化分析、聚类分析、序列模式挖掘。

什么是数据挖掘

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘流程：

• 定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。

• 数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。

• 数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。

• 结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。

数据挖掘的技术，可粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是基于可视化的多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

数据挖掘